Python如何用Jupyter來做數(shù)據(jù)分析，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應(yīng)的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。
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加載一個Jupyter插件后，無需寫代碼就能做數(shù)據(jù)分析，
還幫你生成相應(yīng)代碼？沒錯，只需要加載這個名為
Mito的小工具包，用Python做數(shù)據(jù)分析，變得和用Excel一樣簡單：運行速度比Excel更快，也不需要到處搜各種Python教程了。好用如Excel，更快更全面
Mito是Jupyter notebook的一個
可編輯電子表格插件，在編輯
.csv表格
（帶格式轉(zhuǎn)換功能）時，就能生成相關(guān)Python代碼。
△Mito，線粒體Mitochondria的縮寫具體來說，Mito的出現(xiàn)，像是將
Python的強大功能、和
Excel的易用性進行了結(jié)合。只需要掌握Excel的用法，就能使用Python的數(shù)據(jù)分析功能，還能將寫出來的代碼“打包帶走”。它彌補了Excel在數(shù)據(jù)分析上的幾個
缺陷：同時，又比SQL和Python更
簡單、直觀。畢竟這些專業(yè)工具對于0基礎(chǔ)初學者來說，需要至少幾年時間，才能完全上手。據(jù)Mito內(nèi)測用戶表示，這款插件讓他們用Python做數(shù)據(jù)分析的效率提升了
10倍，因為用戶可以直接在Mito里編寫Excel公式，如=SUM(A1, 100)。那么，Mito是怎么做到將Excel邏輯轉(zhuǎn)換成Python代碼的呢？作者們編寫了一種名為
Transpiler的程序，有點類似于編譯器的功能，采用
抽象語法樹
（AST），解析Excel源代碼，并轉(zhuǎn)換成Python的源代碼。相比于采用專業(yè)軟件如Alteryx
（需要5000美元/月）進行數(shù)據(jù)分析，Mito所生成的Python代碼可以根據(jù)需要自行修改，靈活性更高一點。目前，Mito采用
亞馬遜云平臺
（AWS）保存用戶的相關(guān)數(shù)據(jù)，每個用戶擁有一個獨立賬戶。當然，用戶也可以選擇將數(shù)據(jù)保存在本地。自動生成Python代碼
以分析美國各州的“家庭平均收入”和“允許托運的火車站數(shù)量”這兩個數(shù)據(jù)的關(guān)系為例。首先，
上傳“家庭平均收入”和“允許托運的火車站數(shù)量”兩份數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)處理的格式是.csv，當然也可以輸入Excel文件，并用Mito轉(zhuǎn)成兩份.csv文件。然后，將這兩份數(shù)據(jù)集
合并在一起，只需要用鼠標勾選對應(yīng)功能、選中相關(guān)數(shù)據(jù)列就行。然后，是做
數(shù)據(jù)透視表，在完成分組后，采用聚合
（aggregate）功能來切換聚合方法。還包括
數(shù)據(jù)過濾功能，同樣立刻就能生成相關(guān)代碼。然后就是相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計、分析出結(jié)果了，流程直觀。保存分析文件的方法也很簡單，文件是以Python編寫的，而不是用比較難懂的VBA。要想重復上面的步驟的話，也非常容易，Mito自帶“重復已保存分析步驟”功能，一鍵就能用同樣的方法分析其他數(shù)據(jù)。關(guān)于Python如何用Jupyter來做數(shù)據(jù)分析問題的解答就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道了解更多相關(guān)知識。
本文標題：Python如何用Jupyter來做數(shù)據(jù)分析
文章路徑：
http://weahome.cn/article/pgsope.html
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